Ответы » Эконометрика (5041 вопросов)

Вопрос № 334801 - Эконометрика

Автокорреляция остатков приводит к следующим нежелательным результатам:
Варианты ответов
  • оценки параметров регрессии будут неэффективными
  • оценки параметров регрессии будут несостоятельными
  • оценки параметров регрессии будут смещенными
  • интервальные оценки параметров регрессии будут неверными
Тип вопроса: Несколько правильных вариантов
Правильный ответ
Ответ на этот вопрос уже получили: 1 раз(а)
Помогли ответы? Ставь лайк 👍
Расскажи другу:
Вопрос задал(а): Анонимный пользователь, 10 Ноябрь 2020 в 01:44
На вопрос ответил(а): Анастасия Степанова, 10 Ноябрь 2020 в 01:44

Похожие вопросы

Вопрос № 23490

Автокорреляция остатков приводит к следующим нежелательным результатам:
оценки параметров регрессии будут несостоятельными
оценки параметров регрессии будут несущественными
оценки параметров регрессии будут неэффективными
интервальные оценки параметров регрессии будут неверными

Вопрос № 334800

Гетероскедастичность остатков приводит к следующим нежелательным результатам:
оценки параметров регрессии будут смещенными
оценки параметров регрессии будут несостоятельными
оценки параметров регрессии будут неэффективными
интервальные оценки параметров регрессии будут неверными

Другие вопросы по предмету Эконометрика

Вопрос № 334803

К методам обнаружения автокорреляции относятся:
тест Голдфелда-Квандта
метод наименьших квадратов
графический анализ остатков
критерий Дарбина-Уотсона

Вопрос № 334807

Обобщенный метод наименьших квадратов используется в случаях:
гетероскедастичности и независимости остатков
гомоскедастичности и автокорреляции остатков
гомоскедастичности и независимости остатков
гетероскедастичности  и автокоррелированности остатков

Вопрос № 334809

Метод взвешенных наименьших квадратов является частным случаем ____________ метода наименьших квадратов.
традиционного
двухшагового
косвенного
обобщенного

Вопрос № 334810

Пусть случайные остатки eT  в модели парной линейной регрессии подвержены воздействию авторегрессии первого порядка: eT =r· eT-1+uT. Тогда для получения наилучших линейных несмещенных оценок используют следующее преобразование переменных:
yT*= yT + r·yT-1;   xT*= xT + r· xT-1
yT*=r· yT - yT-1;   xT*= r·xT -  xT-1
yT*= ryT;             xT*= rxT
yT*= yT - r·yT-1;   xT*= xT - r· xT-1
А еще можно заказать:
Лабораторные от 200 руб Контрольные от 200 руб Курсовые от 500 руб Дипломные от 3000 руб Отчет по практике от 500 руб